☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
      ☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì)。

• USEARCH（Ultra-fast sequence analysis）是一款超級(jí)快的序列分析軟件，在序列比對(duì)、聚類、操作等多領(lǐng)域被廣泛的應(yīng)用。在擴(kuò)增子分析領(lǐng)域的OTU聚類非常受歡迎。該軟件由Robert Edgar開發(fā)，在序列搜索、聚類、去重、去嵌合體等步驟的準(zhǔn)確度以及效率上顯著高于老牌的mothur,QIIME等軟件。截至目前，已經(jīng)有全球8,006篇論文應(yīng)用了USEARCH軟件。該軟件的64位版本是需要付費(fèi)的，歡迎聯(lián)系睿馳科技獲取報(bào)價(jià)。
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• USEARCH的優(yōu)點(diǎn)如下：
• 1.高速序列比對(duì)和聚類；比對(duì)速度是BLAST的10-1250倍，聚類速度是CD-HIT的1-1000倍。
• 2.安裝簡單便捷，程序小巧，易用。
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• 2018年7月底，USEARCH新版11已正式發(fā)布。新版Version 11，新增了6大新功能以及21個(gè)新命令。
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• 新功能包含：
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• 1.Machine learning：機(jī)器學(xué)習(xí)，主要包括隨機(jī)森林、多次交叉驗(yàn)證、OTU分類重要性，包括的命令有森林訓(xùn)練、森林分類和森林交叉驗(yàn)證
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• 2.Improved cross-talk detection:改進(jìn)嵌合體檢測
• 3.Novel alpha diversity metrics：新增了兩種Alpha多樣性指數(shù)：Mirror estimator 、Singleton-free（FE）estimator
• 4.Octave plots for visualizing alpha diversity：Octave plots（八度圖）展示Alpha 多樣性，方便觀察樣品中真實(shí)序列、測序錯(cuò)誤和嵌合體數(shù)量
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• 5.Statistical significance of diversity differences between groups：樣品組間多樣性比較
• 6.Cross-validation by identity （CVI）：同一性交駐驗(yàn)證特征預(yù)測的準(zhǔn)確率
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• 新增命令包含：
• calc_lcr_probs：Calculate lowest common rank probabilities 計(jì)算序列物種分類各級(jí)概率
• cluster_tree：Construct clusters from tree using distance cutoff 基于樹文件聚類
• distmx_split_identity:Split distance matrix into test/training pair for CVI 拆分距離矩陣為測試和訓(xùn)練集
• fastx_syncpairs：Sort forward and reverse reads into the same order 雙端序列找成隊(duì)并排序
• fastx_trim_primer：Remove primer-binding sequence from FAST×file 引物匹配并切除
• forest_classify：Classify data using random forest 隨機(jī)森林分類預(yù)測
• forest_train:Train random forest classifier 隨機(jī)森林分類器建立
• nbc_tax：Predict taxonomy using RDP Naive Bayesian Classifier algorithm 采用RDP算法預(yù)測分類學(xué)物種注釋
• otutab_binary：Convert OTU table with counts to presence（1）/absence（0） 轉(zhuǎn)換OTU表為二元（有、無）形式
• otutab_forest_classify：Classify samples using random forest 樣品隨機(jī)森林分類
• otutab_core：Identify core microbiome in OTU table 鑒定OTU表中核心微生物組
• otutab_forest_train：Train random forest classifier on OTU table 基于OTU表的隨機(jī)森林訓(xùn)練
• otutab_otus：Extract OTU labels from OTU table 提取OTU表中的OTUs
• otutab_rare：Sub_sample OTU table to same number or reads per sample 抽樣標(biāo)準(zhǔn)化OTU表
• otutab_samples：Extract sample labels from OTU table 提取OTUs表中樣品名
• otutab_select：Identify OTUs which are informative （correlate with metadata）鑒定更有信息的OTUs，即組間差異OTUs
• otutab_xtalk：Identify cross-talk using improved algorithm（UNCROSS2）改進(jìn)算法鑒定嵌合
• search_pcr2：In-silico PCR,search for matches to primer pair 電子PCR，基于引物匹配擴(kuò)增區(qū)
• subtree:Extracts subtree under given node 提取樹中指定結(jié)點(diǎn)的子樹
• tabbed2otutab：Convert read mapping file （read+OTU）to OTU table 單行表格轉(zhuǎn)換為OTU表
• tree_subset：Extract subset of tree for given set of leaf labels 根據(jù)樹葉標(biāo)簽提取子集